Diseño de la situación de aprendizaje
La actividad fue diseñada, siguiendo el modelo COPISI, en tres fases:
- Fase concreta: Los estudiantes recogen datos mediante experimentos físicos (lanzamiento de dados).
- Fase pictórica (Potenciada por IA): El docente usa IA para generar un gráfico de barras con los datos recolectados.
- Fase simbólica/abstracta: Con la IA se simulan miles de repeticiones del experimento y se presenta su gráfico correspondiente. Discusión guiada sobre: relación entre frecuencias experimental y teórica; frecuencias relativas ante muchísimas repeticiones.
El prompt debe ser:
- lo más conciso posible;
- comprensible para los estudiantes; e
- incluir vocabulario técnico solo cuando es indispensable.
Elección de IA generativa
En la actualidad existe una amplia oferta de chat de IA generativa multimodal. ¿Cuál modelo usar para trabajar en aula? En el contexto de simulación de un experimento, consideraremos los siguientes aspectos claves:
- Privacidad: Preferir herramientas de IA que pueden ser usadas sin autenticación.
- Replicabilidad: Considerar solo herramientas capaces de generar y ejecutar código Python.
- Visualización de resultados: Preferir herramientas
capaces de incluir en el chat, en sus respuestas, tablas y gráficos
generados por Python.
A la fecha (noviembre de 2025), la única IA generativa que cumple los criterios de privacidad, replicabilidad y visualización es Copilot.
Tabla 1. Comparación de herramientas de IA que permiten hacer consultas sin autenticación. Información actualizada a noviembre de 2025.
| Herramienta | Modelo Base | Comentarios |
|---|---|---|
| ChatGPT | GPT-5 mini | ❌ Genera código Python, pero no lo ejecuta. |
| Grok | Auto (Grok 4 Fast) | ❌ Genera código Python, pero no lo ejecuta. ❌ Presenta tabla de frecuencia con números no simulados (alucinación). |
| Grok | Grok 4.1 (Beta) | ✅ Genera y ejectuta código Python. ✅ Presenta tablas en el chat. ❌ Gráfico generado no disponible en el chat. |
| Copilot | Copilot Smart (GPT-5) | ✅ Genera y ejecuta código Python. ✅ Presenta tablas y gráficos en el chat. ⚠️ Problemas al mostrar ecuaciones en navegadores basados en Gecko (Firefox y derivados). ✅ Uso sin límite de consultas. |
| Gemini | 2.5 Pro | ✅ Genera y ejectuta código Python. ✅ Presenta tablas en el chat. ⚠️ No muestra gráficos en el chat. Se debe abrir desde un menú. ⚠️ Modelo 2.5 Pro limitado a 5 consultas; luego se puede acceder solo al modelo Flash, que no ejecuta código Python. |
Las herramientas de IA generativa están en constante desarrollo. Es posible que existan cambios repentinos en la interfaz gráfica, el modelo base y las funcionalidades.
- Una función gratuita hoy puede ser de pago mañana.
- Una función que requiere autenticación hoy puede no requerirla mañana.
- Un prompt que funciona bien para un modelo base puede funcionar mal para otro modelo en una misma herramienta de IA Generativa.
Revise la herramienta el día anterior a la clase.
Prompt Engineering
El diseño de los prompts se desarrolló mediante un proceso de validación que consideró las siguientes acciones:
- Ejecutar el prompt varias veces en distintos chats sin iniciar sesión (idealmente usando el navegador en modo incógnito).
- Comprobar la replicabilidad de las respuestas:
- Incluir en el prompt la especificación explícita de la semilla a utilizar.
- Verificar que las respuestas del modelo coincidan con las que deberían generarse usando esa semilla.
- Cuando sea necesario, ejecutar el código Python generado por la IA (de manera local o en Google Colab).
- Genera y ejecuta código Python.
- Datos son simulados usando la semilla especificada.
- Muestra tabla y gráfico en chat.
en un chat nuevo
(modo incógnito)"] A --> B{"¿Éxito?"} subgraph Proceso de Validación direction LR B -- "No" --> C["2. Modificar prompt"] C --> A B -- "Sí" --> D["3. Ejecutar prompt en
10 chats independientes
(modo incógnito)"] D --> E{"¿Éxito?"} E -- "No" --> C end E -- "Sí" --> F["Prompt validado"] style A fill:#e6f7ff,stroke:#1890ff,stroke-width:2px,color:#1890ff style D fill:#fff7e6,stroke:#ffa940,stroke-width:2px,color:#ffa940 style F fill:#f6ffed,stroke:#52c41a,stroke-width:2px,color:#52c41a style C fill:#fff2e8,stroke:#ff7a45,stroke-width:2px,color:#ff7a45 style B fill:#f0f0f0,stroke:#8c8c8c,stroke-width:2px style E fill:#f0f0f0,stroke:#8c8c8c,stroke-width:2px
Ejemplo de prompt validado
Simula 1000 lanzamientos de un dado justo de 6 caras. Usa Python con semilla 42. En tu respuesta incluye una tabla Markdown con columnas: Número | Frecuencia | Frecuencia relativa | Probabilidad teórica. Genera un gráfico de barras con la frecuencia relativa por número. Incrusta el gráfico en tu respuesta.
- El prompt incluye semilla 42 para verificar la reproductibilidad de los resultados.
- Se especifica que genere una tabla en formato Markdown para evitar alucinaciones
Puede ver una captura de pantalla de cómo se ve la salida del prompt en Copilot (obtenida el 24 de noviembre de 2025) haciendo click en la imagen.
A pesar del proceso de validación, es normal que la IA genere respuestas con errores. Los errores detectados con el prompt validado son:
- La IA simula bien los datos, pero desordena los números de los dados
(ej: pone el 5 antes que el 2).
- Esto afecta solo al proceso de validación. Para la actividad práctica en aula, este detalle es irrelevante.
- Fallo de Generación de Gráficos: La IA dice “Aquí
está el gráfico” pero no aparece nada.
- Lo más simple es volver a ejecutar el prompt.